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A robust optimization model for demand response management with source-grid-load collaboration to consume wind-power 被引量:5
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作者 Xiangfeng Zhou Chunyuan Cai +3 位作者 Yongjian Li Jiekang Wu Yaoguo Zhan Yehua Sun 《Global Energy Interconnection》 EI CSCD 2023年第6期738-750,共13页
To accommodate wind power as safely as possible and deal with the uncertainties of the output power of winddriven generators,a min-max-min two-stage robust optimization model is presented,considering the unit commitme... To accommodate wind power as safely as possible and deal with the uncertainties of the output power of winddriven generators,a min-max-min two-stage robust optimization model is presented,considering the unit commitment,source-network load collaboration,and control of the load demand response.After the constraint functions are linearized,the original problem is decomposed into the main problem and subproblem as a matrix using the strong dual method.The minimum-maximum of the original problem was continuously maximized using the iterative method,and the optimal solution was finally obtained.The constraint conditions expressed by the matrix may reduce the calculation time,and the upper and lower boundaries of the original problem may rapidly converge.The results of the example show that the injected nodes of the wind farms in the power grid should be selected appropriately;otherwise,it is easy to cause excessive accommodation of wind power at some nodes,leading to a surge in reserve costs and the load demand response is continuously optimized to reduce the inverse peak regulation characteristics of wind power.Thus,the most economical optimization scheme for the worst scenario of the output power of the generators is obtained,which proves the economy and reliability of the two-stage robust optimization method. 展开更多
关键词 Renewable power system Optimal dispatching wind-power consumption Source-grid-load collaboration Load demand response Two-stage robust optimization model
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Steady-state voltage-control method considering large-scale wind-power transmission using half-wavelength transmission lines 被引量:3
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作者 Hao Tian Hongzheng Liu +3 位作者 Huan Ma Pengfei Zhang Xiaohui Qin Changhui Ma 《Global Energy Interconnection》 EI CAS CSCD 2021年第3期239-250,共12页
Half-wavelength transmission can transmit large-scale renewable energy over very long distances.This paper proposes an improved steady-state voltage-control method for half-wavelength transmission systems considering ... Half-wavelength transmission can transmit large-scale renewable energy over very long distances.This paper proposes an improved steady-state voltage-control method for half-wavelength transmission systems considering largescale wind-power transmission.First,the unique voltage characteristics of half-wavelength lines are deduced based on the distributed parameter model.In the secondary voltage-control level,reactive power-transmission limits of half-wavelength lines are introduced as another control objective except for tracing the pilot bus voltage reference.Considering the uncertainty and fluctuation of wind power,the overvoltage risk-assessment method of half-wavelength lines is presented to determine specific voltage-control strategies.Simulation results demonstrate that the proposed voltage-control method delivers superior tracking performance according to a voltage reference value and prevents the overvoltage risk of halfwavelength lines effectively in different wind-power penetrations. 展开更多
关键词 Half-wavelength lines Secondary voltage control wind-power transmission Reactive power regulation
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Wind-power estimating model based on the experimental data in laboratory
3
作者 HUANG Chung-neng 《Journal of Energy and Power Engineering》 2009年第9期60-66,共7页
Wind-power (WP) estimation is necessary for power system in several operations, which are as the optimal power flow between conventional units and wind farms, generators scheduling, and electricity market bidding. E... Wind-power (WP) estimation is necessary for power system in several operations, which are as the optimal power flow between conventional units and wind farms, generators scheduling, and electricity market bidding. Estimating the output power of a wind energy conversion unit (WEC) mainly bases on the incident wind speed at the unit site by using the power characteristic curve. In addition, several time-series models have been using in wind speed forecasting. These models are characterized with requiring a large set of data. In order to prevent from the wind speed measurement and the need of a precise wind turbine model, an novel method basing on neural network and the grey predictor model GM (1,1) is proposed. Though the method, the estimating model can be built only by using the experimental data, which are obtained from the WP system in laboratory. The effectiveness of the estimating model is confirmed by the simulation results. 展开更多
关键词 wind-power estimating model neural network grey predictor model
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Sensored and sensorless scalar-control strategy of a wind-driven BDFRG for maximum wind-power extraction 被引量:1
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作者 Mohamed G.Mousa S.M.Allam Essam M.Rashad 《Journal of Control and Decision》 EI 2018年第2期209-227,共19页
This paper presents a scalar volt per hertz(V/f)control technique for maximum power tracking of a grid-connected wind-driven brushless doubly fed reluctance generator(BDFRG).The proposed generator has two stator windi... This paper presents a scalar volt per hertz(V/f)control technique for maximum power tracking of a grid-connected wind-driven brushless doubly fed reluctance generator(BDFRG).The proposed generator has two stator windings namely;power winding,directly connected to the grid and control winding,connected to the grid through a bi-directional converter.In order to enhance the performance of the proposed scalar-control strategy,a soft starting method is suggested to avoid the over-current of the bi-directional converter.Moreover,the capability of generator speed estimation for sensorless control is also studied.The capability of the proposed scalar-control technique is validated using a sample of simulation results.In addition,the presented simulation results ensure the effectiveness of the proposed control strategy for maximum wind-power extraction under windspeed variations.Furthermore,the results show that the estimated generator speed is in a good accordance with the actual generator speed which supports sensorless control capability. 展开更多
关键词 Brushless doubly fed reluctance generator wind-power generation systems soft starting scalar V/f control maximum windpower extraction speed estimation
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“风光水火储一体化”能源基地有功功率实时协调控制策略 被引量:1
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作者 李滨 陆光榛 +2 位作者 李佩杰 阳育德 陆峥 《电力系统自动化》 北大核心 2026年第2期188-196,共9页
在“风光水火储一体化”能源基地中,增强风光发电的可控性以及为电力系统提供优质辅助服务的关键在于各类能源的协调控制。现有控制策略存在分解计算效率低、数据处理慢、结果可靠性差和抽蓄、储能调节裕度的越限预警能力薄弱的问题。为... 在“风光水火储一体化”能源基地中,增强风光发电的可控性以及为电力系统提供优质辅助服务的关键在于各类能源的协调控制。现有控制策略存在分解计算效率低、数据处理慢、结果可靠性差和抽蓄、储能调节裕度的越限预警能力薄弱的问题。为此,文中将一种高效的在线时间序列分解方法OneShotSTL应用到有功调节量时序数据的分析和处理中。该方法通过增量计算策略,仅更新与新数据相关的局部计算,显著提升处理效率和实时性。首先,在跟踪发电计划和辅助调频模式下,采用OneShotSTL方法从有功调节量时序数据中提取趋势项、周期项和残差项,实现火电、可变速抽水蓄能、储能分别与趋势分量、周期分量以及残差分量的精准配对。其次,为保障可变速抽水蓄能和储能的调节裕度,提出基于随机指标的抽水蓄能水库库容、储能荷电状态恢复策略。在此基础上,形成一种能源基地有功功率实时协调控制策略。最后,以中国南方区域某“风光水火储一体化”能源基地为例进行仿真分析,验证所提策略的有效性。 展开更多
关键词 能源基地 实时控制 协调控制 有功调节 调频 风电 光伏
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海上风电与海洋牧场融合发展研究现状及展望
6
作者 黎静华 田伟 +6 位作者 王明燕 杨文涛 黎博 李畸勇 韦善阳 谢玲玲 兰飞 《中国电机工程学报》 北大核心 2026年第5期1966-1979,I0019,共15页
海上风电与海洋牧场的融合是实现海洋资源高效利用、推动能源结构转型的关键方略。然而,现有研究尚缺乏对海上风电与海洋牧场融合模式的系统性分析,特别是围绕电气工程领域的应用和研究前景。针对此问题,该文综述了海上风电与海洋牧场... 海上风电与海洋牧场的融合是实现海洋资源高效利用、推动能源结构转型的关键方略。然而,现有研究尚缺乏对海上风电与海洋牧场融合模式的系统性分析,特别是围绕电气工程领域的应用和研究前景。针对此问题,该文综述了海上风电与海洋牧场融合的研究现状及发展趋势。从布局优化、生态影响、技术发展及示范应用等方面进行了系统梳理和深入分析,评估技术、经济和政策层面的主要挑战;同时,分析了结构、空间和功能3种融合模式,提出在电气工程领域的关键问题与技术路线;并展望未来研究方向,以期为海上风电与海洋牧场的进一步发展提供理论与实践指导。研究成果为促进海上风电与海洋牧场的融合发展提供了重要参考。 展开更多
关键词 海上风电 海洋牧场 智慧用海 集约用海 产业融合
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基于ICPO优化VMD耦合深度学习模型的中短期风电功率预测
7
作者 黄伟 刘彬 +2 位作者 李火坤 黄俊 黄梓阳 《太阳能学报》 北大核心 2026年第2期546-557,共12页
为提高风电功率的预测精度,增强混合模型的泛化性能,提出一种基于变分模态分解(VMD)耦合双向时域卷积网络(BiTCN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)的混合中短期风电预测模型,并利用改进的冠豪猪算法(ICPO)优化VMD... 为提高风电功率的预测精度,增强混合模型的泛化性能,提出一种基于变分模态分解(VMD)耦合双向时域卷积网络(BiTCN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)的混合中短期风电预测模型,并利用改进的冠豪猪算法(ICPO)优化VMD分解参数以及混合模型参数。该方法首先利用ICPO对VMD核心参数(K值和惩罚系数α)寻优,将原有的风电功率序列进行VMD分解;再引入ICPO对BiTCN-BiLSTM-Attention深度学习模型的超参数进行自动寻优,针对分解后的各分量分别建立ICPO-BiTCN-BiLSTM-Attention预测模型;最后叠加各分量的预测值得到最终预测值。某风电场实例验证表明,相比于单一预测模型和常规组合模型,提出的耦合模型在功率预测精度与泛化性能上均实现了显著提升。 展开更多
关键词 风电 预测 深度学习 自适应算法 变分模态分解
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基于改进CNNA的含风电电力系统暂态稳定评估
8
作者 刘伟 胡歆岳 路敬祎 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第3期156-166,共11页
随着风电渗透率的不断提高,电力系统的功率波动性和不确定性显著加剧,传统暂态稳定评估方法在精度和效率方面均面临严峻挑战。为此提出一种改进一维注意力卷积神经网络(CNN-Attention,CNNA)的暂态稳定评估模型。首先,充分发挥CNNA的特... 随着风电渗透率的不断提高,电力系统的功率波动性和不确定性显著加剧,传统暂态稳定评估方法在精度和效率方面均面临严峻挑战。为此提出一种改进一维注意力卷积神经网络(CNN-Attention,CNNA)的暂态稳定评估模型。首先,充分发挥CNNA的特征提取与重点时序捕捉能力,引入残差块以改善模型的梯度消失问题,并结合维纳滤波技术抑制样本噪声干扰。其次,基于功角稳定与电压稳定联合判据设计暂态稳定评估流程,并建立相应的评价指标体系。最后,通过PSASP软件仿真实验对IEEE39和IEEE118含风力发电机组节点系统进行了算例验证。结果表明所提方法在不同噪声、风机工况下均保持较高的准确率,能有效降低“误判稳定”风险,对失稳状态具备较高的识别能力。 展开更多
关键词 含风电电力系统 暂态稳定评估 残差块 维纳滤波
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基于一体化耦合技术的海上风电基础疲劳分析
9
作者 张孝卫 陈邦敏 +2 位作者 郭文俊 乐丛欢 张浦阳 《太阳能学报》 北大核心 2026年第1期613-620,共8页
为探究一体化耦合设计下海上风电基础的疲劳分析方法,基于Sesam软件建立“风机-塔筒-基础”整体耦合模型,构建一套海上风电基础一体化设计流程。在此基础上开展环境参数敏感性分析,对比风浪疲劳损伤的线性叠加与联合作用效应,并评估一... 为探究一体化耦合设计下海上风电基础的疲劳分析方法,基于Sesam软件建立“风机-塔筒-基础”整体耦合模型,构建一套海上风电基础一体化设计流程。在此基础上开展环境参数敏感性分析,对比风浪疲劳损伤的线性叠加与联合作用效应,并评估一体化设计与传统迭代设计在基础受力特性及钢材用量上的差异。结果表明:在风速、水深、波高、风浪夹角4项关键环境参数中,单桩基础的疲劳响应对风速变化最为敏感;联合作用的损伤较线性叠加结果平均高出26.50%;相较于传统迭代设计,一体化设计可通过适当增加塔筒钢材用量,显著降低基础用钢量,实现“塔筒+基础”总用钢量的优化,本案例分析中总用钢量减少10.11%。 展开更多
关键词 海上风电 疲劳损伤 敏感性分析 一体化耦合设计 桩基础 结构优化
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测量参数对建筑风场特征分析结果的影响
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作者 侯亚丽 李存虎 +2 位作者 李琪 韩玉霞 王文新 《太阳能学报》 北大核心 2026年第1期532-541,共10页
采用三维超声波风速仪,对内蒙古呼和浩特市某建筑环境内的风场特征开展现场测量实验,将10 Hz实验数据分别处理为采样频率为5、2和1 Hz的子数据样本,及平均周期为10、5及1 min的子数据样本,探寻分析采样频率和平均周期对建筑环境内风速... 采用三维超声波风速仪,对内蒙古呼和浩特市某建筑环境内的风场特征开展现场测量实验,将10 Hz实验数据分别处理为采样频率为5、2和1 Hz的子数据样本,及平均周期为10、5及1 min的子数据样本,探寻分析采样频率和平均周期对建筑环境内风速、风向、湍流强度及湍流功率谱密度等参数的影响,结果表明:1 Hz采样频率即能准确捕捉建筑环境内风速和风向特征,而无需追求过高的采样频率;采用1 min平均周期能保留更多远大于或远小于平均风速的实际风速值,由此计算的风功率密度更接近实际情况;平均周期对风向频率有轻微的影响,但并不会改变测点风向分布特征和主风向;采样频率对建筑环境内湍流强度和湍流功率密度均不存在影响;采用1 min平均周期时建筑环境内的湍流强度和湍流功率谱密度均相对较小,采用10 min平均周期可能高估建筑环境内风场湍流强度,但却提供较为保险的风力机载荷分析依据。 展开更多
关键词 城市风能 风功率密度 采样频率 平均周期 湍流强度 湍流功率谱
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基于多尺度特征融合的超短期风电功率预测
11
作者 高鹭 庄庆泽 +2 位作者 张飞 秦岭 邬锡麟 《电子测量技术》 北大核心 2026年第1期166-175,共10页
鉴于风电在能源结构中的重要性及其间断性带来的挑战,本文提出了一种基于异常值处理和多尺度特征融合的端到端超短期风电功率多步预测组合模型,旨在提高超短期风电功率预测的精确度与稳定性,进而为电力系统调度与运行的准确性与稳定性... 鉴于风电在能源结构中的重要性及其间断性带来的挑战,本文提出了一种基于异常值处理和多尺度特征融合的端到端超短期风电功率多步预测组合模型,旨在提高超短期风电功率预测的精确度与稳定性,进而为电力系统调度与运行的准确性与稳定性提供有力支撑。首先,通过RobustTSF方法处理时间序列异常,为预测模型的鲁棒性提供有力的保障,减少了异常时间序列预测和噪声标签学习之间的差异。其次,融合空间金字塔匹配映射策略、Levy飞行策略以及自适应t分布变异策略对蜣螂优化算法进行改进,显著提高了全局搜索能力和收敛效率。同时,利用多策略蜣螂优化算法优化改进的TimeMixer模型的超参数,以获得最优的模型性能。最后使用CATimeMixer模型,实现了多尺度季节特征和趋势特征的融合和预测。实验结果表明,相较于基准模型多层感知机的MAE、RMSE、MSE分别下降了49.71%、41.26%、65.50%,同时R2提高了4.49%,能够有效降低预测误差,为超短期风电功率的准确预测提供了一种新的方法和思路。 展开更多
关键词 超短期风电功率多步预测 异常值处理 多尺度特征融合 多策略蜣螂优化算法
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基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测研究
12
作者 郭晓鹏 赵琪 张国维 《现代电力》 北大核心 2026年第1期20-29,共10页
保证风电功率预测的准确性是提高风能利用效率、实现电力系统可持续发展的关键工作。因此,该文提出一种基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型。首先,采用随机森林模型对风速、风向、压强等原始气象因素进行筛... 保证风电功率预测的准确性是提高风能利用效率、实现电力系统可持续发展的关键工作。因此,该文提出一种基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型。首先,采用随机森林模型对风速、风向、压强等原始气象因素进行筛选。其次,通过鹈鹕优化算法改进后的变分模态分解算法对风电功率信号进行分解,从而提高风电序列预测精准性。第三,基于Informer模型对风电功率进行多步预测。最后,通过与其他模型进行对比分析,验证该模型在风电功率多步预测中的优越性。算例结果表明,基于改进变分模态分解与Informer组合模型的风电功率多步预测模型具有良好的预测性能,可为风电功率的预测提供参考。 展开更多
关键词 风电功率预测 随机森林 鹈鹕优化算法 信号分解 多步预测
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计及风电场涉网功率平抑与AGC考核的混合储能容量优化配置
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作者 杨浩 宋贞寒 +2 位作者 施啸寒 易文飞 宋浩宇 《电工技术学报》 北大核心 2026年第1期217-233,共17页
针对风电场锂离子电池和超级电容混合储能系统(HESS)容量优化配置问题,面向风电场涉网功率平抑和自动发电控制(AGC)功率指令考核与辅助服务的场景,考虑混合储能系统全寿命周期成本,综合风电消纳、峰谷套利、碳交易、功率平抑和AGC功率... 针对风电场锂离子电池和超级电容混合储能系统(HESS)容量优化配置问题,面向风电场涉网功率平抑和自动发电控制(AGC)功率指令考核与辅助服务的场景,考虑混合储能系统全寿命周期成本,综合风电消纳、峰谷套利、碳交易、功率平抑和AGC功率指令考核与辅助服务等多项收益,提出风电场HESS双层容量优化配置模型,旨在提升风储联合系统的经济效益。上层考虑市场电价和风电出力数据,以储能套利收益最大为目标,基于储能套利最优建立混合储能容量优化模型;下层综合考虑储能全生命周期成本、碳交易规则、风电平抑和AGC功率指令考核与补偿机制,采用预测控制方法构建以风储联合系统效益最大为目标的容量配置模型,并进行上下层迭代求解。针对下层混合储能功率指令分配问题,采用改进希尔伯特黄变换(HHT)确定锂离子电池和超级电容的功率指令。最后,通过算例分析,验证了所提风电场混合储能的容量优化配置方法,能够有效地提升风储联合系统涉网功率平抑与AGC功率指令考核下的经济收益。 展开更多
关键词 风电功率平抑 AGC功率指令 辅助服务 并网考核 混合储能优化配置
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DDPG优化算法的改进型自抗扰风电机组桨距角控制
14
作者 徐晓宁 范召强 +3 位作者 周雪松 陶珑 问虎龙 杨风霞 《太阳能学报》 北大核心 2026年第1期575-584,共10页
为解决传统风电机组桨距角控制策略面对风速变化时存在动态响应差以及控制器参数适应性不足导致输出功率波动大的问题,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的改进型线性自抗扰桨距角控制策略。该策略在线性扩张状态观测器(LESO)... 为解决传统风电机组桨距角控制策略面对风速变化时存在动态响应差以及控制器参数适应性不足导致输出功率波动大的问题,提出一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的改进型线性自抗扰桨距角控制策略。该策略在线性扩张状态观测器(LESO)基础上引入自由扩张维度的状态变量,并对增阶后的参数基于比例微分形式进行改进,以提高对扰动的顺馈矫正能力。随后根据发电机转速误差设计合适的奖励函数,利用DDPG算法使改进后的线性自抗扰控制(LADRC)参数能够自适应调整,实现最优的控制效果。仿真结果表明,所提策略能有效应对风速剧烈波动,使桨距角能快速适应风速变化,从而维持风电机组的稳定运行和电能的高效输出。 展开更多
关键词 风电机组 桨距角 线性自抗扰控制 深度确定性策略梯度 奖励函数 参数整定
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基于SPSM-MPC的海上风电系统陆上换流站优化控制策略
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作者 李慧 钱磊 +1 位作者 范新桥 魏玲 《电力系统保护与控制》 北大核心 2026年第2期48-57,共10页
海上风电并网系统中基于模块化多电平换流器的陆上换流站,在风电出力突变、设备投切及电网电压跌落等工况下易引发扰动。针对此问题,提出一种融合斜率无源滑模与模型预测控制(slop passivity-based sliding mode-model predictive contr... 海上风电并网系统中基于模块化多电平换流器的陆上换流站,在风电出力突变、设备投切及电网电压跌落等工况下易引发扰动。针对此问题,提出一种融合斜率无源滑模与模型预测控制(slop passivity-based sliding mode-model predictive control,SPSM-MPC)的优化策略。该策略以电流内环控制为核心,采用无源滑模(passivity-based sliding mode,PSM)控制搭建基础框架,通过引入斜率调节机制构建斜率无源滑模(slop passivity-based sliding mode,SPSM)控制策略。并将模型预测控制(model predictive control,MPC)有机嵌入调制算法体系。利用仿真模型对比传统PI、PSM与SPSM-MPC这3种策略在系统正常运行及3种典型扰动工况下的动态性能。结果表明:SPSM-MPC策略可将系统稳态运行输出电流THD降至4.45%,风电出力突变响应时间缩短至2 ms,电网电压跌落工况下有功稳定时间缩短至0.15 s。SPSM-MPC策略通过斜率机制与预测控制的协同作用,有效提升了系统在动态扰动下的鲁棒性,为海上风电并网系统的稳定运行提供了新的控制方案。 展开更多
关键词 风电并网 模块化多电平换流器 无源滑模控制 模型预测控制 最近电平逼近调制
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基于匹配控制的海上风电柔直送出系统联动调频控制策略
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作者 崔学深 张宾宾 +3 位作者 刘其辉 申旭辉 李铮 孙栩 《现代电力》 北大核心 2026年第1期49-59,共11页
大规模海上风电柔性直流送出系统(voltage source converter based high voltage direct current,VSC-HVDC)可以通过双端换流站的联动作用调节风电机组功率,提升陆上电网的调频能力。为解决远海风电场输出功率与陆上电网频率耦合性差和... 大规模海上风电柔性直流送出系统(voltage source converter based high voltage direct current,VSC-HVDC)可以通过双端换流站的联动作用调节风电机组功率,提升陆上电网的调频能力。为解决远海风电场输出功率与陆上电网频率耦合性差和响应滞后的问题,该文提出一种基于匹配控制的陆海换流站协同调频方法。该策略采用双端对称的匹配控制结构,将陆上电网的频率变化通过VSC-HVDC直流电压耦合传递至海上风电侧,并在风电变流器中结合虚拟同步机技术与自适应变阻尼减载控制,使得各风电机组无需通信即可快速响应陆上电网频率波动,动态提供频率支撑功率。通过MATLAB/Simulink软件建立大容量等值直驱型风电机组经VSC-HVDC并网的仿真模型,在弱电网条件下仿真验证了基于匹配控制的VSC-HVDC与海上风电系统联动调频策略的有效性。 展开更多
关键词 联动调频 构网型控制 匹配控制 海上风电 柔性直流输电系统
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考虑土体蠕变的海上风力机桶型基础长期沉降计算方法研究
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作者 寇海磊 张洪睿 +2 位作者 陆佳清 王彦升 安兆暾 《太阳能学报》 北大核心 2026年第1期692-700,共9页
基于现有的黏土蠕变及基础荷载传递相关理论研究,提出一种预测黏土中导管架桶型基础服役期间长期沉降及累计倾角的新计算方法,该方法能充分考虑海上风力机服役期间各阶段沉降过程中产生的土体蠕变,更加准确地预测基础的沉降量。通过有... 基于现有的黏土蠕变及基础荷载传递相关理论研究,提出一种预测黏土中导管架桶型基础服役期间长期沉降及累计倾角的新计算方法,该方法能充分考虑海上风力机服役期间各阶段沉降过程中产生的土体蠕变,更加准确地预测基础的沉降量。通过有限元软件PLAXIS中的软土蠕变土体本构建立数值模型,并将数值模拟结果和理论计算结果进行比较,结果表明该方法能对黏土中不同长径比L/D的单桶基础的竖向沉降及不同桶间距和桶直径之比S/D的导管架桶型基础的沉降及累计倾角进行准确预测,相对误差在10%以内。最后,总结归纳不同条件下桶型基础的沉降及累计倾角的发展变化规律,验证新方法对整个沉降过程预测的合理性。 展开更多
关键词 海上风电 桶型基础 黏土 长期沉降 累计倾角 数值模拟
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考虑并行时序卷积的短期风电功率预测
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作者 李练兵 高一波 +1 位作者 陈业 雒威 《华中科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期53-59,共7页
为进一步提高风电功率预测精度,对功率序列与外部变量序列进行有效特征提取与融合,提出一种考虑并行时序卷积的短期风电功率预测方法.首先,利用最大互信息系数(MIC)选取与风电功率相关性较高的外部变量,作为与风电功率强相关的外部序列... 为进一步提高风电功率预测精度,对功率序列与外部变量序列进行有效特征提取与融合,提出一种考虑并行时序卷积的短期风电功率预测方法.首先,利用最大互信息系数(MIC)选取与风电功率相关性较高的外部变量,作为与风电功率强相关的外部序列,风电功率序列作为内部序列,二者并行输入到两个编码器模块中进行序列编码与特征提取.然后,将内部序列并行输入到全局TCN和局部TCN中,全局TCN通过扩张时序感受野,有效提取功率序列长时间时序依赖关系,局部TCN通过膨胀因果卷积感知局部时序关系;两个编码器并行进行外部序列与内部序列的特征提取,两个TCN模块进行内部序列的双时间尺度时序感知,基于双交叉注意力层融合关联外部序列与内部序列的时序关系及风电功率内部序列的全局依赖与局部时序特征.最后,基于实际风电场站数据进行模型对比实验与模块消融实验,证明所提方法有效提高了风电功率预测精度. 展开更多
关键词 风电功率预测 最大互信息系数 时间序列 编码器 时序卷积 交叉注意力
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基于多层感知器神经网络的风机叶片覆冰预测模型研究
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作者 韩斌 曾志祥 +2 位作者 孔繁新 谢楠 刘志强 《发电技术》 2026年第1期65-74,共10页
【目的】在寒冷地区,风力发电机叶片结冰问题会显著降低发电效率并增加安全隐患,因此精准的结冰预测技术至关重要。为了提高风力发电机叶片结冰预测的准确性,提出一种基于多层感知器神经网络的覆冰预测模型。【方法】采用正交试验与计... 【目的】在寒冷地区,风力发电机叶片结冰问题会显著降低发电效率并增加安全隐患,因此精准的结冰预测技术至关重要。为了提高风力发电机叶片结冰预测的准确性,提出一种基于多层感知器神经网络的覆冰预测模型。【方法】采用正交试验与计算流体力学相结合的方法,收集了不同工况下风力发电机叶片的结冰特征数据,并基于这些数据构建了多元线性回归和多层感知器神经网络2种预测模型。【结果】通过平均相对误差和最大相对误差等评价指标进行性能评估,发现多层感知器神经网络的覆冰预测模型对于明冰的预测,其覆冰质量、覆冰最大厚度的平均相对误差均小于7%,最大相对误差均小于20%;对于霜冰的预测,其覆冰质量、覆冰最大厚度的平均相对误差均小于3%,最大相对误差均小于13%。经对比,多层感知器神经网络模型在相对误差等指标上优于多元线性回归模型。【结论】该研究为风电行业提供了一种新的、更精确的结冰预测方法,有助于提升风力发电的安全性和效率。 展开更多
关键词 风力发电 神经网络 多层感知器 风机叶片覆冰 霜冰 明冰 预测模型 风电场
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考虑风速分段控制和功率连续演化的短期风电功率预测
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作者 李丹 黄烽云 +2 位作者 缪书唯 唐建 罗娇娇 《电网技术》 北大核心 2026年第1期334-344,I0155,I0156,共13页
当前风电功率时序预测模型将时间均匀离散化处理,忽略了风电功率连续演化和风速对风电功率的分段控制特性。为提高预测的合理性,并拓展针对输入时间序列不规则时间间隔采样场景的应用,提出一种基于分段控制混合微分神经网络的短期风电... 当前风电功率时序预测模型将时间均匀离散化处理,忽略了风电功率连续演化和风速对风电功率的分段控制特性。为提高预测的合理性,并拓展针对输入时间序列不规则时间间隔采样场景的应用,提出一种基于分段控制混合微分神经网络的短期风电功率预测方法。首先,通过三次样条插值将离散时间点的风速连续化为风速时序轨迹,利用混合微分神经网络并行模拟时间惯性和连续风速影响下的风电功率控制演化规律,以完整反映其动态演变模式;然后,依据风速落入不同数值区间时对风电功率的差异化控制模式,采用多层感知器动态输出风速隶属于不同控制区间的连续值权重;最后,输出同时满足时间惯性和风速分段控制演化规律的风电场功率短期预测值。实际算例结果表明,该方法在处理不规则采样时间序列方面表现出显著优势,分段控制混合微分神经网络在预测精度和可信度上优于常见RNN网络。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 时间序列 神经控制微分方程 门控函数 分段控制
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